【摘 要】
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本文提出了一种基于简化脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的不规则分割区域压缩编码方法.由于PCNN局部连接域的作用及阈值指数衰减特性,使得具有近似灰度特性的临近像素能够同时处于激活状态,这就构成了PCNN分割特性的基础.通过PCNN模型的各项参数的调整,使得图像分割结果既能较好的包含原始图像细节信息,又能避免一些无意义的小分割块的产生.然后,为了有效的近似各不规则分割区域,本文采用施密特正交化方法,
【机 构】
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兰州大学信息工程学院,兰州,730000
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本文提出了一种基于简化脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的不规则分割区域压缩编码方法.由于PCNN局部连接域的作用及阈值指数衰减特性,使得具有近似灰度特性的临近像素能够同时处于激活状态,这就构成了PCNN分割特性的基础.通过PCNN模型的各项参数的调整,使得图像分割结果既能较好的包含原始图像细节信息,又能避免一些无意义的小分割块的产生.然后,为了有效的近似各不规则分割区域,本文采用施密特正交化方法,从一组线性独立的初始函数构造一组正交基函数.采用该方法,使重建图像的质量得到显著提高,同时也使得逐步重建图像成为可能。
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